Nhóm nghiên cứu tại trường Đại học VinUni phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) mới giúp phân loại tự động các mẫu thí nghiệm tìm vật liệu mới. Công việc vốn phải làm thủ công trong 1.000 giờ đã có thể được rút gọn xuống chỉ còn10 giờ với AI. Công trình đã được chấp nhận và đăng trên tạp chí Nature Synthesis vào tháng 11 năm 2025.

Không mấy ai nghĩ rằng lời giải cho nhiều vấn đề khiến các nhà lãnh đạo toàn cầu trăn trở nằm ở những thứ rất thân thuộc – vật liệu. Vật liệu chính là nền tảng định hình cho mọi đổi mới: từ việc lưu trữ CO₂ phát thải trong công nghiệp và dân sinh, thu nước từ không khí khô cằn giữa sa mạc, đến tạo nên những tấm pin mặt trời hiệu suất vượt trội.

Đó là bức tranh về một tương lai tươi sáng nơi con người có thể sống hòa hợp và tận dụng khoa học để kiến tạo một mối quan hệ phát triển bền vững với tự nhiên. Nhưng con đường dẫn đến tương lai ấy còn gập ghềnh, bởi ngành khoa học vật liệu vẫn đang phụ thuộc vào phương pháp thử-sai đã tồn tại từ thế kỷ 19: trộn hóa chất, đun nóng, chờ đợi, rồi dùng mắt người kiểm tra từng mẫu thử một.

 

 

• 1 nhà khoa học mất 1.000 giờ để xử lý thử nghiệm thủ công
• 90% thí nghiệm thất bại
• Thường phải thử hàng nghìn công thức mới tìm ra 1 vật liệu mới

“Đó như tìm kim trong đống cỏ khô, nhưng bạn còn không biết kim có tồn tại hay không,” GS Omar Yaghi, nhà khoa học dẫn đầu thế giới về vật liệu, chia sẻ.

Với cách làm thủ công như vậy, khả năng tìm kiếm được các cấu trúc vật liệu mới thông minh là vô cùng thấp, tốn công mà hiệu suất không cao, đặc biệt hạn chế khi so sánh với vô vàn tổ hợp vật chất khác nhau.

 

 

 

 

Sau hơn 20 năm làm giáo sư tại Đại học California, Berkeley, Hoa Kỳ, năm 2020, GS. Laurent El Ghaoui quyết định sang Việt Nam, đảm nghiệm vị trí Phó Hiệu trưởng Nghiên cứu và Đổi mới sáng tạo tại Trường Đại học VinUni. “Tôi thấy tiềm năng to lớn ở đây – một trường đại học trẻ”, ông chia sẻ.

Năm 2021, GS. Omar Yaghi, đồng nghiệp cũ của GS Laurent tại Đại học California, Berkeley, được vinh danh với Giải thưởng VinFuture cho công trình nghiên cứu khung hữu cơ-kim loại (Metal Organic Framework – MOF). Trong chuyến công tác tới Việt Nam nhận giải, GS. Yaghi đã được GS. Laurent giới thiệu về VinUni.

“Omar kể với tôi về ý tưởng dự án ‘Algorithmic Iterative Reticular Synthesis (AIRES)’, một công nghệ dùng AI để tìm vật liệu mới. Tôi lập tức nghĩ đến đội ngũ VinUni,” GS. Laurent nhớ lại.

TS. Phùng Thị Việt Bắc, Trưởng phòng Quản lý Nghiên cứu của VinUni lúc ấy nhìn ra ngay cơ hội: “Đây chính xác là những gì chúng tôi đang theo đuổi tại VinUni: dùng AI để tìm vật liệu xanh, thay thế hóa chất độc hại. Điểm chạm qua VinFuture đã mở ra cơ hội hợp tác đẳng cấp quốc tế.”

“Khi Laurent đồng nghiệp nhiều năm của tôi tại Berkeley giới thiệu đội ngũ nghiên cứu tại VinUni, tôi biết đây là những người có năng lực thực sự. Đây không phải hợp tác trên giấy tờ, mà là cộng tác sòng phẳng về mặt khoa học,” GS. Yaghi nhấn mạnh.

Từ kết nối ấy, TS. Phạm Huy Hiệu và TS. Lê Duy Dũng, các giảng viên đầy nhiệt huyết của Viện Kỹ thuật và Khoa học máy tính (CECS) đã bay sang California, mang theo chỉ chiếc laptop và lòng quyết tâm học hỏi. Tại phòng thí nghiệm của GS. Omar Yaghi, hai nhà khoa học trẻ thấy được cụ thể thách thức to lớn phải đối đầu: 20,000 ảnh kính hiển vi cần phân loại giữa thành công dạng tinh thể và mẫu loại dạng cặn bã hoặc nước trong, với độ chính xác yêu cầu tới hơn 85%.

“Thông thường, để đào tạo cho AI cần 1 triệu hình ảnh. Nhưng dữ liệu chúng tôi có tại VinUni chỉ được 650 hình. Bài toán ở đây là làm cách nào để có thể huấn luyện mô hình AI hiệu quả với lượng dữ liệu ít ỏi như vậy,” TS. Dũng chia sẻ.

“Để giải quyết bài toán thiếu dữ liệu, chúng tôi cần thiết kế một thuật toán hiệu quả khai thác các mô hình thị giác máy tính mạnh mẽ, tăng cường dữ liệu và tập trung vào việc học các đặc tính để phân loại được giữa các mẫu dễ nhầm lẫn nhất.” TS. Hiệu cho biết thêm.

Ngay khi bay về Việt Nam, TS. Hiệu và Dũng bắt tay vào làm việc. Nhóm đã sáng tạo trong cách tiếp cận: tận dụng mô hình EfficientNetV2-S, kết hợp với lượng dữ liệu sẵn có từ cơ sở dữ liệu ImageNet, và áp dụng các kỹ thuật tăng cường như lật hình, cải thiện tương phản, hiệu ứng làm mờ. Kết quả đạt được thật ngoài mong đợi: Với 88% tỷ lệ hồi tưởng, AI có thể nhận diện đúng 9/10 mẫu thử có tinh thể!

Dự án AIRES là minh chứng rõ ràng cho mô hình nghiên cứu mà VinUni đang xây dựng: Giảng viên được dành thời gian cho nghiên cứu, phòng nghiên cứu được cung cấp trang thiết bị hiện đại, hạ tầng tính toán đủ mạnh phục vụ các dự án AI.

Nhân và Huyền là các trợ lý nghiên cứu còn rất trẻ được tham gia vào dự án, trực tiếp xây dựng mô hình AI, xử lý dữ liệu và tiến hành thí nghiệm. Tên của hai bạn trong danh sách đồng tác giả trên công bố Nature Synthesis chính là minh chứng cho đóng góp vào thành công của dự án.

Nhân và Huyền không phải là hai gương mặt duy nhất.

Tại VinUni, các trợ lý nghiên cứu được thực hiện nghiên cứu toàn thời gian trong các dự án nghiên cứu quốc tế, đồng đứng tên tác giả trong công bố uy tín, và được đào tạo chuyên môn từ các nhà khoa học dày dặn kinh nghiệm.

Các chương trình đào tạo sau đại học cho phép học viên tiếp cận các mạng lưới học thuật quốc tế, tham gia vào các hợp tác nghiên cứu và giải quyết các bài toán thực tế.

Với mục tiêu vào danh sách 100 trường đại học hàng đầu theo bảng xếp hạng QS danh giá vào năm 2030, VinUni đẩy mạng đầu tư vào nghiên cứu, triển khai các chương trình chiến lược trong nhiều lĩnh vực khoa học công nghệ, bao gồm khoa học sức khỏe, khoa học môi trường và đô thị thông minh. Các công bố khoa học trên các tạp chí uy tín với lượng trích dẫn cao chiếm tỉ trọng lớn trong đánh giá này.

“Công bố trên Nature Synthesis là một trong những minh chứng đầu tiên cho hướng đi này,” TS. Bắc chia sẻ. “Chúng tôi đang xây dựng một hệ thống vững chắc để có thể tạo điều kiện cho các công trình nghiên cứu chất lượng cao được công bố một cách đều đặn.”

 

 

 

Trước khi có sự hỗ trợ của AI do VinUni phát triển, 1400 mẫu thử nghiệm ngẫu nhiên chỉ mang lại 10 cấu trúc vật liệu mới, tiêu tốn 1.000 giờ làm việc liên tục. Với AIRES đưa vào quy trình, bức tranh đã thay đổi hoàn toàn. Chỉ với 700 thí nghiệm, nhóm nghiên cứu đạt cùng số kết quả nhưng trong chưa đầy 10 giờ, tốc độ tăng gấp 100 lần.

Tác động có thể thấy được rõ ràng: thư viện vật liệu Zn-ZIF đã được mở rộng thêm một phần ba, lượng dữ liệu lớn nhất trong suốt mười năm qua; robot trộn hóa chất nhanh gấp năm lần con người; AI tự động đề xuất công thức tối ưu, rút ngắn đáng kể quãng đường từ ý tưởng đến phát hiện.

Tại phòng thí nghiệm VinUni, TS. Nguyễn Đăng Tùng, Giảng viên kiêm Giám đốc Kết nối Nghề nghiệp & Doanh nghiệp tại Viện Kỹ thuật và Khoa học máy tính (CECS), chủ nhiệm đề tài nghiên cứu sử dụng AI đẩy nhanh tốc độ sản xuất vật liệu xanh, đặt ra những mục tiêu rất cụ thể: tìm ra vật liệu thông minh có khả năng hấp thụ khí độc, thay thế hóa chất độc hại và hỗ trợ năng lượng sạch, bền vững.

Tiềm năng đã được chứng minh qua công nghệ AIRES. “Giờ chúng tôi có bằng chứng từ Nature Synthesis: VinUni có thể làm khoa học đẳng cấp quốc tế. Bước tiếp theo là mở rộng quy mô cho Việt Nam,” GS. Laurent chia sẻ.

 

Công bố này mang nhiều ý nghĩa đặc biệt trong hành trình xây dựng năng lực nghiên cứu của VinUni. Hợp tác thực chất, sòng phẳng chuyên môn và uy tín học thuật quốc tế đã khẳng định vị thế của trường.

“VinUni đã chứng minh rằng một trường đại học mới chỉ 5 năm tuổi ở Việt Nam vẫn có thể tạo ra đóng góp đáng kể cho khoa học thế giới. VinFuture không chỉ là một giải thưởng, mà còn là cầu nối cho những hợp tác nghiên cứu mang tính thực chất,” GS. Laurent El Ghaoui nhận định.

Trong tương lai, nhóm dự kiến sẽ mở rộng hợp tác quốc tế, đào tạo thế hệ nhà khoa học AI Việt Nam và xây dựng phòng thí nghiệm tự động hóa ngay tại khuôn viên VinUni, từng bước hiện thực hóa tầm nhìn về một hệ sinh thái nghiên cứu tiên tiến.

Không dừng lại ở thành công đạt được, nhóm nghiên cứu đang tiếp tục triển khai dự án mới, lần này hoàn toàn tại Việt Nam.

“Từ VinFuture đến Nature Synthesis, chúng tôi đã chứng minh rằng ‘Made in Vietnam’ không chỉ về sản xuất, mà còn về sáng tạo khoa học,” TS. Tùng khẳng định. “Và đây mới chỉ là khởi đầu.”

Từ 650 hình ảnh dữ liệu, VinUni đã góp phần tạo nên một đột phá toàn cầu. Câu chuyện này không chỉ về AI hay vật liệu, mà là niềm tin rằng Việt Nam có thể làm khoa học đẳng cấp thế giới. Từng bước một, trí tuệ Việt Nam đang hiện thực hóa tầm nhìn về một hệ sinh thái nghiên cứu tiên tiến, nơi trí tuệ nhân tạo và khoa học vật liệu cùng thúc đẩy nhau để tạo ra đột phá.

 

---

[1]. Rong, Z., Chen, Z., Luong, F. et al. Algorithmic iterative reticular synthesis of zeolitic imidazolate framework crystals. Nat. Synth (2025). https://doi.org/10.1038/s44160-025-00939-9